Что такое мультитенантная аналитика? Мультитенантная аналитика относится к сценарию, в котором несколько пользователей или групп пользователей, также известных как «арендаторы», могут безопасно получать доступ к своим собственным данным и анализировать их в общей системе аналитики или на платформе SaaS. Система разработана таким образом, чтобы данные каждого арендатора оставались конфиденциальными и отделенными от других. Почему мультитенантная аналитика важна для успеха SaaS-компаний? — это мощный инструмент, который становится все более важным для SaaS-компаний. Эта технология позволяет этим компаниям встраивать аналитические возможности непосредственно в свои приложения, обеспечивая удобство использования для своих клиентов. Мультитенантная аналитика Но почему это так важно? Ответ кроется в природе SaaS-бизнеса. Эти компании часто обслуживают многочисленных клиентов, каждый из которых имеет свой уникальный набор данных. Благодаря мультитенантной аналитике каждый клиент или арендатор может анализировать и извлекать ценную информацию из своих собственных данных. Это помогает им принимать обоснованные решения, оптимизировать свою деятельность и, в конечном итоге, получать больше пользы от продукта SaaS. Более того, мультитенантная аналитика также обеспечивает конфиденциальность и безопасность данных каждого клиента. Несмотря на то, что все клиенты используют одно и то же приложение, их данные остаются изолированными и безопасными от других арендаторов. Это крайне важно в то время, когда утечка данных и проблемы конфиденциальности являются главными проблемами для многих предприятий. По сути, мультитенантная аналитика позволяет компаниям SaaS предоставлять больше пользы своим клиентам, одновременно обеспечивая конфиденциальность и безопасность их данных. Это беспроигрышная ситуация, которая способствует успеху многих SaaS-компаний в современной цифровой среде. Каковы преимущества мультитенантной аналитики для пользователей платформ SaaS? Мультитенантная аналитика как особый вариант использования встроенной аналитики предоставляет пользователям платформ SaaS широкий спектр преимуществ. Самостоятельное создание отчетов Ключевым преимуществом является то, что он позволяет создавать отчеты самообслуживания. Это означает, что пользователи могут создавать свои собственные отчеты, настраивать свои данные и создавать визуальные эффекты, не полагаясь на ИТ-отдел или специалистов по обработке данных. Он дает пользователям возможность получать доступ к своим данным и интерпретировать их способами, которые наилучшим образом соответствуют их конкретным потребностям и предпочтениям. Создание пользовательского набора данных Кроме того, мультитенантная аналитика также облегчает создание пользовательских наборов данных. Пользователи могут использовать самые разные источники данных, объединять эти данные в единый набор данных, а затем анализировать их для получения значимой информации. Эта возможность адаптировать наборы данных и проводить комплексный анализ значительно повышает ценность, которую пользователи могут извлечь из своих платформ SaaS. Гибкость и масштабируемость функций аналитики предоставляет пользователям инструменты, необходимые для адаптации к меняющейся бизнес-среде и задачам. Каковы преимущества мультитенантной аналитики для продуктовых и инженерных групп? Мультитенантная аналитика особенно полезна для команд, которые создают и поддерживают платформы SaaS. Вот почему: : поскольку все арендаторы используют одни и те же ресурсы, затраты, связанные с обслуживанием и обновлением системы, распределяются, что приводит к значительной экономии. Экономическая эффективность : мультиарендная архитектура обеспечивает легкое масштабирование. По мере добавления новых арендаторов их можно разместить в существующей системе без необходимости использования дополнительных ресурсов или инфраструктуры. Масштабируемость . Поскольку каждый арендатор имеет доступ к своим собственным данным, он может проводить углубленный анализ и получать ценную информацию. Эта информация может помочь им принимать обоснованные решения и оптимизировать свою деятельность. Улучшенный анализ данных и аналитика : Multi-Tenant Analytics обеспечивает более высокий уровень настройки. Каждый арендатор может адаптировать систему в соответствии со своими конкретными потребностями, не влияя на удобство работы других пользователей. Большая настройка . Несмотря на общий характер системы, данные каждого арендатора остаются в безопасности и изолированы от других. Это имеет решающее значение в современном деловом мире, где утечка данных и проблемы конфиденциальности являются главным приоритетом. Повышенная безопасность данных Для продуктовых и инженерных групп мультитенантная аналитика дает возможность внедрять инновации и улучшать свои предложения. Они могут использовать информацию, полученную от системы, для улучшения своего продукта, более эффективного удовлетворения потребностей своих клиентов и сохранения конкурентоспособности на рынке. Интеграция готового решения, такого как Qrvey, позволяет этим командам более эффективно распределять свои ресурсы, сосредотачиваясь на областях, которые добавляют наибольшую ценность их продукту. Почему создание мультитенантной аналитики невероятно сложно Мы неоднократно видим, как компании сталкиваются с этой проблемой. Создание производительной, безопасной и масштабируемой многопользовательской аналитики требует преодоления сложных проблем в области обработки данных и инфраструктуры, которые расширяют возможности большинства команд разработчиков программного обеспечения. Проще говоря, это одна из областей, которую обучают создавать большинство инженерных команд. АНАЛИТИКА БЕЗ QRVEY (прокрутите вниз, чтобы увидеть С QRVEY) Обеспечение безопасности данных арендаторов Мультитенантные аналитические платформы должны изолировать данные между разными клиентами-арендаторами. Это включает в себя решение вопросов разрешений, контроля доступа и механизмов строгого разделения, чтобы предотвратить раскрытие информации за пределами авторизованных пользователей, особенно по мере того, как объемы данных, запросы и параллелизм между пользователями со временем расширяются. Правила соответствия, такие как GDPR и HIPAA, еще больше усложняют управление данными из-за требований аудита и соображений суверенитета данных. Это одна из причин, по которой многие SaaS-компании в сфере здравоохранения испытывают трудности с внедрением в свои приложения, и одна из наиболее важных причин, по которой мы поддерживаем только развернутое здесь, в Qrvey. медицинской аналитики облачное программное обеспечение Управление производительностью и масштабируемостью В отличие от однопользовательских приложений, мир характеризуется непредсказуемыми и резкими шаблонами трафика. Это происходит потому, что клиенты могут самостоятельно получать доступ к отчетам и панелям мониторинга, каждая из которых имеет свои собственные шаблоны использования и потребности. мультитенантной аналитики Критическая задача здесь заключается в обеспечении того, чтобы базовая инфраструктура данных могла эффективно расширяться для удовлетворения разнообразных потребностей арендаторов и объемов данных. Для достижения этой цели используются различные передовые методы, такие как реализация микросервисов, оркестровка контейнеров и развертывание механизмов автоматического масштабирования. Однако одним из наиболее значительных достижений в этой области является бессерверная технология. Это представляет собой относительно новый и инновационный путь к масштабированию процессов и систем. Это заметное достижение, учитывая, что устаревшее аналитическое программное обеспечение обычно работало на дорогих серверах, что часто создавало ограничения с точки зрения масштабируемости. Qrvey помогает решить эту проблему, с самого начала разрабатывая бессерверные технологии. Решение Qrvey никогда не предполагало покупку или аренду серверов, что приводит к тому, что дорогостоящие вычислительные кластеры простаивают большую часть дня. Интеграция разрозненных источников данных В сложном мире анализа данных компании часто сталкиваются с проблемой интеграции различных и зачастую разрозненных источников данных. Хотя для некоторых приложений может быть достаточно подключения к одной базе данных или хранилищу, реальность такова, что многие более сложные варианты использования многопользовательской аналитики полагаются на агрегирование различных источников данных. Эти источники данных могут быть такими же разнообразными, как онлайн-базы данных, облачные хранилища, файлы журналов или даже потоки данных от датчиков Интернета вещей (IoT). Компании, как правило, вынуждены создавать отдельные конвейеры со специальным ETL для каждого источника данных. Учитывая огромное разнообразие этих источников, задача интеграции данных может стать весьма сложной. Однако потребность в комплексной информации и аналитике делает эту интеграцию необходимой. Платформы, которые управляют этой многопользовательской аналитикой, должны быть оснащены гибкими и повторяемыми конвейерами. Qrvey решает эту проблему, предлагая , который работает с данными любого типа. Эта простота и консолидация усилий по разработке приводят к гораздо большей эффективности с инженерной стороны, но конечные пользователи в конечном итоге выигрывают, поскольку вы можете предложить им более широкий спектр данных для анализа. унифицированный конвейер данных Сопоставление ролей пользователей с доступом к данным в многопользовательских средах В средах, где несколько клиентов-клиентов получают доступ к общему аналитическому приложению, задача привязки пользовательских ролей и разрешений основного приложения SaaS к ограничениям данных на уровне строк и столбцов становится сложной задачей. Эта сложность связана с увеличением накладных расходов по сравнению с автономными инструментами аналитики. Использование семантических слоев, которые являются важнейшим компонентом , еще больше усложняет ситуацию. Эти уровни позволяют реализовать детальный контроль доступа к данным, но они могут оказаться весьма сложными, особенно если учесть высокодинамичные потребности в безопасности, часто присутствующие в таких средах. многопользовательской аналитики Эти потребности в безопасности могут сильно различаться у разных арендаторов и могут быстро меняться с течением времени, что усложняет поддержание точного и эффективного сопоставления ролей пользователей с доступом к данным. Несмотря на эти проблемы, крайне важной задачей является обеспечение каждому пользователю доступа к необходимым ему данным, предотвращая при этом несанкционированный доступ к конфиденциальным данным. Qrvey включает собственный семантический слой. Мы знаем, что вы не сможете добиться успеха без этого компонента, и командам разработчиков всегда приходится создавать и поддерживать его. В Qrvey это включено. Включение индивидуальной настройки арендатора в мультитенантной аналитике В мире мультитенантной аналитики существуют определенные элементы, такие как основные информационные панели или отчеты, которые могут быть стандартизированы для всех арендаторов. Эта стандартизация жизненно важна для поддержания последовательности в процессе анализа данных. Однако не менее важно обеспечить возможность индивидуальной настройки арендатора. Индивидуальная настройка арендатора может включать в себя такие элементы, как уникальные наборы данных, визуализации и метрики, отвечающие конкретным потребностям каждого арендатора. Такой подход препятствует созданию жесткого «универсального» интерфейса, который может не полностью отвечать уникальным требованиям каждого арендатора. Таким образом, найти баланс между этими двумя конкурирующими потребностями – стандартизацией одних элементов и настройкой других – является сложной задачей, но с Qrvey это не только возможно, но и, возможно, является самым большим преимуществом включения уровня управления данными, который обеспечивает возможность . вплоть до уровня пользователя. индивидуальной настройки модели данных Переломщик игры. Инженеры-программисты не являются инженерами данных Хотя команды разработчиков программного обеспечения являются экспертами в своей области, им часто не хватает специальных навыков, необходимых для управления . Эти навыки включают, помимо прочего, многопользовательской аналитикой и запросами больших объемов данных управление параллельными аналитическими нагрузками внедрение сложных моделей безопасности разработка высокопроизводительных механизмов запросов Отсутствие опыта в предметной области усугубляет множество других технических проблем, с которыми могут столкнуться эти команды, создавая значительный пробел. Задачи разработки становятся все более требовательными По мере увеличения масштабов операций задача плавного переноса данных арендаторов и обеспечения бесперебойных процессов адаптации становится все более сложной. Это требует тщательного планирования и исполнения, чтобы справиться с объемом и сложностью данных, сводя при этом к минимуму неудобства для конечных пользователей. Миграция данных и адаптация. Отслеживание аналитической активности арендаторов — сложная задача. Выявление и решение проблем в различных арендаторах требует глубокого понимания анализа данных. Этот процесс также включает в себя значительный объем оперативных задач. Это требует наличия надежной системы мониторинга и устранения неполадок. Мониторинг и устранение неполадок. Обеспечение целостности и функциональности функций при различных изменениях данных арендатора — еще одна важная, но требовательная задача. Это требует внедрения строгих программ автоматического тестирования для предотвращения потенциальных проблем, таких как утечка данных или проблемы контроля доступа. Этот уровень обеспечения качества имеет решающее значение для поддержания доверия и надежности со стороны конечных пользователей. Тестирование и обеспечение качества. Qrvey: специальное решение для мультитенантной аналитики АНАЛИТИКА С QRVEY , которое позволяет командам разработчиков создавать и предоставлять встроенную аналитику для приложений SaaS, независимо от источника данных, типа данных или интерфейсной платформы. Qrvey — это готовое решение , использующее единый конвейер данных для приема, интеграции и анализа данных из различных источников. Qrvey предлагает набор API-интерфейсов и виджетов визуализации для создания настраиваемых аналитических возможностей для пользователей. Qrvey — это полностью развернутое решение Qrvey может решать различные задачи и сценарии многопользовательской аналитики, такие как пользовательские модели данных, , несколько источников данных и . Qrvey также может улучшить показатели продукта SaaS и сократить расходы. персонализированная визуализация данных развертывание контента В конце концов, мы здесь для того, чтобы упростить процесс предоставления более качественной аналитики и отчетности для инженерных команд. Давайте покажем вам, как это сделать. Также опубликовано . здесь
